人工智能(AI)技术的迅猛发展,伴随着数据规模和计算复杂度的指数级增长,传统数字计算硬件面临着能耗攀升和性能瓶颈的双重挑战。尤其是在AI推理任务和组合优化问题中,计算需求巨大且复杂,导致现有数字体系架构难以满足效率和可持续性的要求。类比光学计算机作为一种融合光学物理及模拟电子技术的非传统计算平台,正在崭露头角,成为推动AI推理和复杂优化领域突破的关键利器。类比光学计算机利用光的并行传输、高速调制和低能耗特点,实现矩阵向量乘法等核心运算的高效加速,避免了传统数字计算中频繁且耗能的模拟-数字转换,从而大幅提升计算速度和能源利用率。该系统通过三维(3D)光学结构与模拟电子电路有机结合,在每约20纳秒的循环时间内,完成光学矩阵乘法和电子非线性运算,实现了固定点搜索算法的闭环迭代。固定点搜索作为核心算法抽象,不仅统一了机器学习推理与优化问题建模,还极大增强了对模拟噪声的鲁棒性,使得类比光学硬件在现实环境下具备稳定、高效的计算能力。
正是这种高度融合的硬件与算法协同设计,让类比光学计算机能够高效执行计算密集型的平衡网络(equilibrium networks)等新兴神经模型,这些模型天然符合固定点迭代机制,具有递归推理和灵活计算深度的优势,能够显著提升AI任务中推理的表现和泛化能力。同时,类比光学计算机支持在同一平台上解决融合集二元与连续变量的高复杂度四元无约束混合优化(QUMO)问题,拓展了其应用范围至医学图像重建、金融交易结算等工业级实际挑战。医学图像重建,特别是磁共振成像(MRI),对采集速度和图像准确度有着极高要求。利用类比光学计算机,研究人员将压缩感知技术中的"零范数"稀疏重建问题转化为QUMO形式,通过模拟迭代优化大幅缩减采样点数量,实现高质量图像重建,显著提升MRI扫描的效率和患者舒适度。在金融领域,证券交易的交割问题复杂且NP难,传统求解方法耗时长且难以满足实时性需求。基于类比光学计算机的交易结算优化展示了其能够在模拟硬件上快速逼近最优解的潜力,为金融科技带来革命性计算工具。
硬件实现层面,类比光学计算机依托消费级成熟技术,包括微型LED阵列作为激光光源,空间光调制器(SLM)实现权重编码,以及高灵敏度光电探测器完成光信号采集。通过三维光学设计,实现光信号的高效扇入扇出,保证大规模并行矩阵运算的扩展性。模拟电子电路负责执行非线性变换(如双曲正切函数)、加减法以及退火和动量调节,帮助系统实现收敛稳定的迭代过程。现阶段实验装置采用16路微型LED与光电探测器,支持多达256权重的神经网络表示,通过时间复用技术扩展至4096权重。系统中的数字孪生模型(AOC-DT)不但精准模拟硬件行为(超过99%的对应精度),还助力算法训练和模型调优,保证模拟计算结果的可信度。性能方面,类比光学计算机在8位精度下表现出约500万亿次运算每瓦的能效,远超主流GPU近百倍,这对于应对未来AI和优化应用的能源挑战具有重要意义。
相较传统基于电子器件的数字系统,类比光学计算机在消除冯·诺伊曼瓶颈、合并计算与存储、更低延迟等方面展现独特优势,是实现可持续计算的理想方向。在机器学习任务中,基于类比光学计算机的平衡网络不仅能稳定地完成图像分类和非线性回归,还能够通过利用固定点迭代推理实现更高级的递归和动态计算,提升模型在未见领域的泛化能力。此外,系统设计的模块化和时间复用策略,使得类比光学计算机可针对不同规模和复杂度的神经模型灵活适配,满足广泛的应用场景需求。尽管目前硬件规模有限,限制了可以直接处理的问题大小,但通过分块坐标下降等分解策略,类比光学计算机依然能够高效解决十万量级甚至更高维度的实际优化问题。未来,随着微型LED、空间光调制器及三维光学集成技术的快速进步,类比光学计算机的规模将实现数亿乃至数十亿权重的平行运算能力,进一步拓宽其在大规模深度学习、复杂组合优化及其他计算密集型领域的应用潜力。总的来看,类比光学计算机代表了计算硬件向物理域深度耦合、跨领域融合的新路径,创新地整合了光学并行性与模拟电子非线性运算,克服了传统数字计算架构的局限,向绿色高效的计算时代迈进。
它同时支持AI推理与组合优化任务,突显了优越的通用性和实用价值,是推动智能科技和工业应用创新的关键底层平台。随着硬件进一步微型化、集成化以及算法与应用的协同优化,类比光学计算机将在引领人工智能和优化计算跨越式发展的征程中发挥不可替代的重要作用。 。
